基于区间二型犹豫熵与风险偏好的多属性决策方法

针对以区间二型模糊集(IT2FSs)为信息环境的多属性决策问题,构建了考虑决策者风险偏好的决策模型,解决了区间二型模糊集内在犹豫性难以量化的问题.首先介绍了区间二型模糊集的相关知识,综合考虑两种期望平均提出了区间二型模糊集排序值公式以比较模糊数的优势关系,同时提出使用几何度量刻画模糊性与犹豫性的区间二型犹豫熵来度量区间二型模糊集的不确定性.考虑到决策者的风险态度对决策结果可能的影响,引入决策者风险偏好因子,构造了风险偏好因子与传统的熵权法相结合的新的权重求解模型并给出了决策算法.最后用一个风险投资的实例验证决策者的风险偏好对属性权重以及决策方案的排序所产生的影响.     

几种L-模糊集之间的关系

研究了区间值模糊集，直觉模糊集，模糊值模糊集和二型模糊集之问的关系，指出直觉模糊集与区间值模糊集是等价的；在一定条件下，模糊值模糊集可由区间值模糊集生成；每一个二型模糊集可转化成一个区问值模糊集且每个区间值模糊集可看做一个二型模糊集．     

基于综合相对交叉熵的多属性群决策方法

针对以区间二型模糊数为信息环境的多属性群决策问题,提出了一种基于全概率的综合相对交叉熵的决策方法;首先,给出区间二型模糊集的定义,熵及算术平均排序值公式;其次,基于区间二型模糊集的模糊性、犹豫性和区间性,定义了一种新的测量区间二型模糊集的相对交叉熵和综合相对交叉熵的方法,通过构造最优化线性模型求解出了属性权重并对每一方案的属性值进行集结得出最优方案;最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于区间直觉模糊集的多准则模糊决策方法

提出一种权重信息不完全确定且准则值为区间直觉模糊集的多准则排序方法.该方法用区间直觉模糊集描述方案关于准则集的满足程度与不满足程度,准则的权重也由直觉模糊集表示.通过建立线性规划模型求出最优权重,为决策者做出最优决策提供了一种简便的方法.数值算例说明该方法的可行性和有效性.     

区间值模糊集的分解定理及相似度的计算

针对区间值模糊集相似度公式只是经验公式并没有理论依据问题.建立了区间值模糊集新的截集概念,研究了相似度计算方法.结果表明:所建立的新截集概念是以往截集概念的推广.在新截集理论的基础上,进一步给出了区间值模糊集的分解定理;根据该截集发展出一种推导区间值模糊集相似度的方法,建立了模糊集相似度与区间值模糊集相似度之间的联系,可进一步应用到模糊风险分析研究中.     

区间值模糊集的单调型分解定理

用区间值模糊集的概念来统一Ｖａｇｕｅｓｅｔ和直觉模糊集的概念,给出了区间值模糊集的一种新的表示形式．在此基础上给出了区间值模糊集的分解定理,它是一般模糊集分解定理的直接推广．最后,给出了区间值模糊集的单调型分解定理．     

区间数排序的粗糙集方法

针对模糊多属性决策中属性值为区间数情况下区间数排序问题,应用粗糙集理论和模糊集理论得到了一种区间数的排序方法:区间数上近似集排序法;区间数下近似集排序法;区间数上(下)近似集折中排序方法.给出了区间数的粗糙集表示,区间数的粗糙集排序方法及其良好性质.详细论证了其与经典的区间数排序的可能度方法相比的诸多优势.同时给出了具体实例并进行了这种方法的应用与验证,以便能更好地理解这种粗糙集排序方法.     

区间直觉模糊集的新相似性测度

相似性测度是度量两个集合相似性程度的重要方法.本文针对 Liang和Shi提出的直觉模糊集的相似性测度存在的问题进行改进,并将改进后的直觉模糊集的相似性测度推广到区间直觉模糊环境.同时,归纳了一种计算区间相似性测度的一般步骤,最后通过实例验证了该方法的有效性.     

基于区间值模糊集的水质综合评价方法

为更准确地评价某地区全年地表水环境质量,将区间值模糊集理论引入到水质综合评价中.以山东省聊城市东昌湖为例,建立地表水标准中不同类别的隶属函数,进而确定区间值模糊综合评判矩阵,给出区间数排序方法,实现对水环境的综合评价.给出新的可信度的定义,使之更符合实际应用的需要.并且讨论两种不同权重、两种不同的区间数排序方法下模型的...     

双向S-粗区间值模糊集

针对客观世界中的不确定性知识,利用模糊元素迁移的概念,将静态的区间值模糊集推广到动态的情形,得到了S-区间值模糊集.并在此基础上提出了双向S-区间值模糊集,讨论了其相关性质.     

Order Relation for Type-2 Fuzzy Values

In this paper an order relation and a ranking method for type-2 fuzzy values are proposed. In order to compare type-2 fuzzy sets, the concepts of satisfaction function for continuous fuzzy values, h-level type-2 fuzzy values and strong order relation are introduced. The proposed method is an approach based on the possibility theory, and it generates a ranking sequence with the greatest possibility. Some properties of the proposed method are also analyzed.     

一种区间二型模糊隶属度函数的构造新方法

针对现有区间二型模糊隶属度函数的构造方法中,存在受试者需为模糊专家,易出现不确定迹(FOU)填满现象(下隶属度函数近似为0),或需预先确定不确定迹的形状的问题,设计受试者不为模糊专家也可正确回答的调查问题,提出一种构造区间二型模糊集隶属度函数的新方法.该法不需预先确定FOU的形状,受试者不必为模糊专家.该法的基本思想是从一组领域专家中收集类属词的上下隶属度区间数据,对所获数据进行数据预处理,最后获得类属词的隶属度函数和FOU.实验结果表明,所提出的新方法可有效构造区间二型模糊隶属度函数,避免出现填满现象.     

区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器

在变论域自适应模糊控制方法的基础上,结合Ⅱ型模糊集较强的鲁棒性和处理不确定性问题的能力,设计了一种区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器.为了使控制器保持在最优状态,采用粒子群优化算法来优化隶属度函数;然后由Lyapunov方法证明了区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器的稳定性.对Duffing系统和1维6卷混沌系统的仿真表明,区间Ⅱ型变论域自适应模糊逻辑控制器可以很好地跟踪参考信号,较之变论域模糊逻辑控制器,其可以有效地防止抖震且控制量较小.     

基于QPSO算法优化的区间二型模糊逻辑系统预测

设计了一类区间二型模糊逻辑系统,研究基于历史数据的预测问题.在区间二型模糊逻辑系统设计中,前件、后件、输入测量区间二型模糊的主隶属函数均选择成具有不确定标准偏差的高斯型二型隶属函数.量子粒子群优化(QPSO)算法用来调整所设计的区间二型模糊逻辑系统参数.部分欧洲智能技术网络(EUNITE)的负荷竞赛数据和美国田纳西州(WTI)原油价格数据用来测试所提出的模糊逻辑系统预测方法.定义综合评价误差和作为模糊逻辑系统的预测性能指标.仿真研究表明,所提出的区间二型模糊逻辑系统预测方法在收敛性和稳定性上均优于相应的一型模糊逻辑系统.     

基于二型模糊逻辑的交通流量预测

提出了一种改进的模糊c均值聚类算法,该算法将模糊聚类的对象从单值扩展到区间,在构造二型模糊系统时,通过对历史数据的学习提取二型模糊规则,克服了专家方法不能对未知领域提取规则的不足.在此基础上,针对智能交通系统,提出一种新的基于二型模糊逻辑的交通流量预测方法.该方法应用区间型二型模糊集具有上下限隶属度函数的性质构造预测区间,适合于处理具有复杂不确定性的情况.通过隶属度函数可以反映出该区间中预测值的可靠性,从而克服了其他预测方法仅给出单值且稳定性不高的缺点.仿真结果表明,基于二型模糊逻辑的流量预测区间具有较高的准确度,其平均相对误差低于6%.     

不同粒度语言评价集的融合方法研究

研究了决策过程中将多粒度语言评价集进行融合的问题.分析了现有的两种多粒度语言评价集的融合方法,提出了一种基于隶属度函数进行的多粒度语言评价集融合新方法.该方法把语言评价用二元语义和在[0,1]区间上的有重叠的模糊数进行表示,融合过程避免了原有方法只能从粒度低的评价集向粒度高的评价集转化的不足,并且计算简单.通过具体算例证明该方法能够准确地给出不同备选方案的评价得分,有助于精确解决不同粒度语言评价集的群决策问题.     

模糊知识处理与模糊集理论的若干拓展

模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统，模糊知识处理技术的发展引起模糊集理论出现了各种拓展。首先叙述了模糊集理论的形成与发展，以及模糊集理论在人工智能、知识处理领域的作用与应用。其次，给出了对模糊集合的各种拓展，如直觉模糊集、L-模糊集与L-直觉模糊集、区间值模糊集与区间值直觉模糊集、Vague集等的定义与描述。最后，重点讨论了各种模糊集拓展形式之间的相互联系及可能对模糊集理论发展产生重要影响的统一集理论，提出了通过某种变换或算子建立起各种集合理论拓展形式之间联系的假设。结论认为，直觉模糊集是对模糊集理论最重要的一种拓展。     

一种基于区间值模糊集的模糊推理方法

对区间值模糊集的论域分类讨论,给出基于区间值模糊集论域为连续时的模糊推理方法; 区间值模糊集论域为离散时,将其线性插值为连续,然后给出论城为离散情况下的模糊推理方法。